論文の概要: Bounding speedup of quantum-enhanced Markov chain Monte Carlo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03087v1
- Date: Tue, 5 Mar 2024 16:20:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 14:09:37.964069
- Title: Bounding speedup of quantum-enhanced Markov chain Monte Carlo
- Title(参考訳): 量子化マルコフ連鎖モンテカルロのバウンディング高速化
- Authors: Alev Orfi and Dries Sels
- Abstract要約: 最悪ケースの非構造サンプリング問題に対して,古典的なサンプリングよりも高速であることを示す。
我々は、任意のユニタリ量子提案のスピードアップを規定するマルコフギャップに上限を与える。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sampling tasks are a natural class of problems for quantum computers due to
the probabilistic nature of the Born rule. Sampling from useful distributions
on noisy quantum hardware remains a challenging problem. A recent paper
[Layden, D. et al. Nature 619, 282-287 (2023)] proposed a quantum-enhanced
Markov chain Monte Carlo algorithm where moves are generated by a quantum
device and accepted or rejected by a classical algorithm. While this procedure
is robust to noise and control imperfections, its potential for quantum
advantage is unclear. Here we show that there is no speedup over classical
sampling on a worst-case unstructured sampling problem. We present an upper
bound to the Markov gap that rules out a speedup for any unital quantum
proposal.
- Abstract(参考訳): サンプリングタスクは、ボルン則の確率論的性質のため、量子コンピュータの自然な問題である。
ノイズ量子ハードウェア上の有用な分布からのサンプリングは、依然として難しい問題である。
最近の論文[layden, d. et al. nature 619, 282-287 (2023)]では量子エンハンシングされたマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを提案し、量子デバイスによって動きが生成され、古典的なアルゴリズムによって受け入れられ、あるいは拒否された。
この手順はノイズや制御の不完全さに頑健であるが、量子優位の可能性は不明である。
ここでは,最悪の非構造的サンプリング問題に対して,古典的サンプリングよりも高速化がないことを示す。
我々は、任意のユニタリ量子提案のスピードアップを規定するマルコフギャップに上限を与える。
関連論文リスト
- Quantum Zeno Monte Carlo for observable measurement [0.0]
本稿では,量子ゼノモンテカルロ法 (Quantum Zeno Monte Carlo) と呼ばれる新しいノイズ耐性・アンザッツフリーアルゴリズムを提案する。
量子ゼノ効果とモンテカルロ積分を利用して、ターゲット固有状態への多段階の断熱遷移を行う。
静的だけでなく、基底状態エネルギー、励起状態エネルギー、グリーン関数などの動的物理特性も、変動パラメータを使わずに効率的に見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T08:32:17Z) - Robust Extraction of Thermal Observables from State Sampling and
Real-Time Dynamics on Quantum Computers [49.1574468325115]
我々は、状態の密度、特にその非負性性に制約を課す手法を導入し、この方法で、ノイズのある時系列からボルツマン重みを確実に抽出できることを示す。
本研究により,今日の量子コンピュータにおける時系列アルゴリズムの実装により,多体量子系の有限温度特性の研究が可能となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T18:00:05Z) - Sample-size-reduction of quantum states for the noisy linear problem [0.0]
本稿では,量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)の量子サンプルサイズを線形次数に削減できることを述べる。
ノイズの多い線形問題に対して,より短い実行時間を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-08T05:53:17Z) - Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。
量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-06T22:01:49Z) - Quantum-assisted Monte Carlo algorithms for fermions [5.625946422295428]
本稿では,量子コンピュータを最小限のコストで使用する,スケーラブルな量子支援モンテカルロアルゴリズムのファミリーを提案する。
モンテカルロハイブリッドフレームワークは,古典的アルゴリズムから得られる基底状態の誤差を抑える一般的な方法であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-30T07:49:22Z) - Entanglement and coherence in Bernstein-Vazirani algorithm [58.720142291102135]
Bernstein-Vaziraniアルゴリズムは、オラクルに符号化されたビット文字列を決定できる。
我々はベルンシュタイン・ヴァジラニアルゴリズムの量子資源を詳細に分析する。
絡み合いがない場合、初期状態における量子コヒーレンス量とアルゴリズムの性能が直接関係していることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-26T20:32:36Z) - Quantum-enhanced Markov chain Monte Carlo [0.22166578153935784]
いくつかのアプリケーションにおいてボトルネックとなる分布のサンプリングに量子アルゴリズムを導入する。
それぞれのステップで、量子プロセッサは重ね合わせのモデルを探索し、ランダムな動きを提案し、古典的なコンピュータで受け入れられるか拒否される。
この量子アルゴリズムは、関連する問題インスタンス上の典型的なMCMC代替よりも少ないイテレーションで収束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-23T15:50:12Z) - Quantum algorithm for stochastic optimal stopping problems with
applications in finance [60.54699116238087]
有名な最小二乗モンテカルロ (LSM) アルゴリズムは、線形最小二乗回帰とモンテカルロシミュレーションを組み合わせることで、最適停止理論の問題を解決する。
プロセスへの量子アクセス、最適な停止時間を計算するための量子回路、モンテカルロの量子技術に基づく量子LSMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T12:21:41Z) - Demonstrating robust simulation of driven-dissipative problems on
near-term quantum computers [53.20999552522241]
量子コンピュータは物理学と化学における量子力学系のシミュレーションに革命をもたらす。
現在の量子コンピュータは、訂正されていないノイズ、ゲートエラー、デコヒーレンスのためにアルゴリズムを不完全に実行している。
ここでは、量子力学における最も難しい問題の1つとして、駆動散逸多体問題の解法が本質的にエラーに対して堅牢であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T21:36:37Z) - Accelerated quantum Monte Carlo with mitigated error on noisy quantum
computer [4.762232147934851]
本稿では,量子シミュレーションをサブルーチンとして用い,量子モンテカルロを高速化する新しい非変分アルゴリズムを提案する。
提案した量子アルゴリズムは、短期雑音量子ハードウェアに適用可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T02:45:14Z) - Sampling Overhead Analysis of Quantum Error Mitigation: Uncoded vs.
Coded Systems [69.33243249411113]
パウリの誤差は、多数の現実的な量子チャネルの中で最も低いサンプリングオーバーヘッドをもたらすことを示す。
我々はQEMと量子チャネル符号化を併用する手法を考案し、純粋なQEMと比較してサンプリングオーバーヘッドの低減を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T15:51:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。